航空製品組立用工具設計のためのAIベース意思決定システムと開発された知識検索アルゴリズム

科学分野:

• 航空宇宙工学
• 知識管理
• 人工知能

背景:

• 航空機翼桁工具の設計は複雑であり、広範な技術情報への効率的なアクセスが必要です。
• 従来の情報検索方法は、複雑な設計タスクに対する意思決定準備完了のガイダンスを提供する上で、しばしば不十分です。
• 検索労力の削減とトレーサビリティの向上が、効果的な製品開発に不可欠です。

研究 の 目的:

• 航空機翼桁工具設計のためのオントロジーベースの知識検索プラクティス（KRP）システムを開発すること。
• 検索労力を削減し、トレーサビリティを向上させ、意思決定準備完了のガイダンスを提供することにより、意思決定を強化すること。
• 包括的な知識アクセスを実現するために、複数の検索モードを統合すること。

主な方法:

• 工具設計のためのドメインオントロジーとルールベースの制約を形式化しました。
• 自然言語を機械が解釈できる意図にマッピングするクエリ情報モデルを開発しました。
• オントロジーベースのセマンティック（OBS）、ルールベースの推論（RBI）、およびケースベースの推論インスタンス（CBRI）の3つの検索モードを調整しました。
• 製品開発管理（PDM）/コンピュータ支援設計（CAD）との互換性を備えた5層プラットフォーム内にシステムを統合しました。

主要な成果:

• OBS+RBI+CBRIのハイブリッド構成で96.9%の信頼度を達成し、平均タスクレベル精度93.1%を達成しました。
• グレーディングされた工具コーパスで文書レベルの精度は98-99%でした。
• ドメインに依存しないストレステストで、従来の検索方法に対する一貫した改善を示しました。
• 各検索モードの特定の強みを特定しました。OBSは概念的なクエリ、RBIは計算可能な側面、CBRIは構造的な類推に対応します。

結論:

• 開発されたKRPプラットフォームは、複雑な組立タスクのための展開可能なソリューションを提供し、説明可能で意思決定準備完了のガイダンスを提供します。
• さまざまなクエリタイプに適した検索戦略の選択に関する実行可能なガイダンスが提供されます。
• この研究は、将来の航空宇宙知識管理の研究とベンチマークへの道を開く、再現可能な評価プロトコルを確立します。